系统脱敏阶梯训练
在咨询师引导下,来访者按焦虑等级由低到高进行考试相关情境想象,并同步运用放松技术,逐级降低主观焦虑水平。适用于已建立基础放松能力、需消退条件性考试焦虑反应的效果巩固阶段。
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# 系统脱敏阶梯训练 在咨询师引导下,来访者按焦虑等级由低到高进行考试相关情境想象,并同步运用放松技术,逐级降低主观焦虑水平。适用于已建立基础放松能力、需消退条件性考试焦虑反应的效果巩固阶段。 ## Prompt 引导来访者回忆并想象5–8级考试相关焦虑情境(如:老师宣布下周考试、进入考场前走廊等待、监考老师发卷、看到试卷第一题不会),每级想象后立即评估主观焦虑强度(0–5分),若≥3分则暂停,带领其完成完整放松练习(如渐进式肌肉放松或腹式呼吸),待焦虑评分≤2分后再进入下一级。全程保持节奏稳定、不催促、不跳级。 ## Objective 消退条件性焦虑反应 ## Applicable Signals - 来访者能自主报告具体考试情境及对应焦虑感 - 放松训练已有可复现的生理指标(如呼吸变深、肩部下沉) - 对暴露无强烈回避或躯体化抗拒 ## Contraindications - 来访者无法自主进入放松状态 - 存在未处理的创伤闪回或解离症状 - 当前处于急性应激事件中 ## Intervention Moves - 等级化情境锚定 - SUDS即时锚定评估 - 放松-再评估闭环 - 进度弹性调控 ## Workflow Steps - 1. 确认前次作业完成质量(1–4级想象+放松稳定性) - 2. 共同回顾5–8级情境清单,确认理解与具象化程度 - 3. 引导想象第5级情境 → 即时SUDS自评(0–5) → 若≥3分,执行标准化放松 → 再评 → 直至≤2分 - 4. 同法推进至第6级;视状态决定是否继续第7级(第8级通常留作家庭作业) - 5. 总结本级突破点,布置每日5–8级想象+放松的家庭作业 ## Constraints - 必须在前次咨询已确认1–4级达标(焦虑评分≤2)前提下启动 - 单次咨询内最多推进2个新等级(如5→6,6→7),避免过载 - 每次想象时长控制在60–90秒,放松时间不少于想象时长的1.5倍 ## Cautions - 若某级连续两次无法降至≤2分,暂停升级,返回上一级巩固;避免将‘完成全部8级’作为当次目标 - 警惕替代性焦虑(如用‘必须放松成功’制造新压力),需及时正常化 ## Output Contract - 来访者当次咨询结束时能稳定完成至少两级新情境(如5→6)的想象-放松闭环,且末级SUDS评分≤2(0–5分自评) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者想象‘老师发卷瞬间’后自评SUDS=4 - Therapist/Output: 咨询师暂停,引导腹式呼吸×5轮,再问‘现在几分?’——待降至2分后,才进入下一情境 - Notes: 不接受‘感觉好一点’等模糊反馈,坚持数字锚定 ### Example 2 - Clie
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Example 2
- Files
- Triggers
What does the 系统脱敏阶梯训练 skill do?
在咨询师引导下,来访者按焦虑等级由低到高进行考试相关情境想象,并同步运用放松技术,逐级降低主观焦虑水平。适用于已建立基础放松能力、需消退条件性考试焦虑反应的效果巩固阶段。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 系统脱敏阶梯训练 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
